ISSN 1411-0830
1
ANALISIS PENGARUH KECUKUPAN MODAL, EFISIENSI, LIKUIDITAS, NPL, DAN PPAP TERHADAP ROA BANK
(Studi Kasus: Pada Industri Perbankan Yang Listed di BEI Periode Tahun 2010-2013) Krisna Hidajat
Institut Ilmu Sosial dan Manajemen STIAMI [email protected]
Abstrak. Penelitian ini dilakukan untuk menguji pengaruh variabel Capital Adequacy Ratio (CAR), Biaya Operasi terhadap Pendapatan Operasi (BOPO), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL), Pembentukan Penyisihan Aktiva Produktif (PPAP tcrhadap Return on Asset (ROA).
Teknik sampling yang digunakan adalah sensus, dengan sample sejumlah 23 bank yang listed di BEI periode 2010-2013. Teknik analisis yang digunakan adalah regresi berganda dengan persamaan kuadrat terkecil dan uji hipotesis menggunakan t-statistik untuk menguji koefisien regresi parsial serta F-statistik untuk menguji keberartian pengaruh secara bersama-sama dengan tingkat signifikansi 5%. Selain itu juga dilakukan uji asumsi klasik yang meliputi uji normalitas, uji multikolonieritas, uji heteroskedatisitas dan uji autokorelasi.
Selama periode pengamatan menunjukkan bahwa data penelitian berdistribusi normal.
Berdasarkan uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas clan uii autokorelasi tidak ditemukan variabel yang menyimpang dari asumsi klasik. Hal ini menunjukkan bahwa data yang tersedia telah memenuhi syarat menggunakan model persamaan regresi linier berganda. Dari hasil analisis menunjukkan bahwa data CAR, BOPO, dan LDR secara parsial siginifikan terhadap ROA bank yang listed di BEI untuk periode 2010-2013 pada tingkat signifikansi kurang dari 5% (masing-masing 0,01%, 0,01% dan 0,6%), sedangkan NPL dan PPAP tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA yang ditunjukkan dengan nilai tingkat signifikansi lebih besar dari 5% yaitu masing- masing sebesar 88,2% dan 72,7%. Sementara secara bersama-sama (CAR, BOPO, LDR, NPL, dan PPAP) terbukti signifikan berpengaruh terhadap ROA pada tingkat signifikansi kurang dari 5% yaitu sebesar 0,01%. Kemampuan prediksi dari ketujuh variabel tersebut terhadap ROA sebesar 35,1% sedangkan sisanya 64,9% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukkan ke dalam model penelitian.
Kata Kunci : Kecukupan Modal, Efisiensi, Likuiditas, NPL, Dan PPAP
Abstract. This research is performed in order to test the influence of the variable, Capital Adequacy Ratio (CAR), Biaya Operasi terhadap Pendapatan Operasi (BOPO), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL), and Pembentukan Penyisihan Aktiva Produktif (PPAP) toward Return on Asset (ROA).
Methodology reseach as the sample used sensus. Sample was accuired 23 banking company listed in JSX over period 2010-2013. Data analysis with multi linear regression of ordinary least square and hypotheses test used t-statistic dan F-statistic at level of significance 5%, a classic assumption examination which consist of data normality test, multicolinierity test, heteroskedasticity test and autocorrelation test is also being done to test the hypotheses.
During research period show' as variable and data research was normal distributed. Based on multicolinierity test, heteroskedasticity test and autocorrelation test classic assumption deviation has not founded, tihis indicate that the available data has fulfill the condition to use multi linear regression model. Empirical evidence show as CAR. BOPO and LDR toward ROA banking listed in JSX over period 2010-2013 at level of significance less than 5% (as 0,01%,0,01%
2
and 0,6% each). While, two independent variable NPL, and PPAP not influence toward R0A at level of significance more than 5% at 88,2% and 72,7%. Where it was proved that together this research is performed in order to test the influence of the variable CAR, BOPO, LDR, NPL and PPAP to have influence toward banking ROA in JSX at level less than 5% (with level of significance 0,05). Prediction capability from these seven variable toward ROA is 35,1% where the balance (64,9%) is affected to other factor which was not to be entered to research model.
Keywords : Capital Adequacy, Efficiency, Liquidity, NPL, And PPAP
PENDAHULUAN
Sejak diberlakukannya paket deregulasi perbankan tanggal 29 Mei 1993 yang mengatur beberapa hal antara lain : kewajiban penyediaan modal minimum (capital adequacy ratio), batas maksimum pemberian kredit (legal lending limit), kualitas aktiva produktif (KAP) dan penilaian tingkat kesehatan bank, maka pengelolaan perbankan Indonesia dihadapkan pada berbagai peluang sekaligus ancaman dalam menghadapi persaingan bank yang semakin ketat.
Sesuai dengan Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia No. 26/ 22/ Kep/ DIR tanggal 29 Mei 1993 tentang Kualitas Aktiva Produktif dan Pembentukan Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif, dan Surat Edaran Bank Indonesia No. 26/4/BPPP tanggal 29 Mei 1993 perihal Kualitas Aktiva Produktif dan Pembentukan Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif, maka semua bank yang beroperasi di wilayah negara Indonesia wajib melakukan penilaian kualitas aktiva produktif (KAP) dan wajib membentuk penyisihan penghapusan aktiva produktif (PPAP). Aktiva produktif yang dimaksud dalam Surat Edaran (SE) tersebut adalah semua aktiva dalam rupiah maupun valuta asing yang dimiliki oleh bank dengan maksud untuk memperoleh penghasilan sesuai dengan fungsinya yang meliputi : kredit yang diberikan, surat-surat berharga, penempatan dana pada bank-bank lain baik dalam negeri maupun luar negeri (kecuali penanaman dana dalam bentuk giro), dan penyertaan.
Sementara rasio permodalan yang lazim digunakan untuk mengukur kesehatan bank adalah Capital Adequacy Ratio
(CAR). Besarnya CAR diukur dari rasio antara modal sendiri terhadap Aktiva Tertimbang Menurut Resiko (ATMR).
Dengan meningkatnya modal sendiri maka kesehatan bank yang terkait dengan rasio permodalan (CAR) semakin meningkat.
Sejak periode krisis sampai dengan saat ini CAR menjadi acuan utama dalam menentukan kesehatan bank (SK Dir BI April 1999), dimana pada tanggal 9 Januari 2004, Gubernur Bank Indonesia secara resmi mengumumkan implementasi Arsitektur Perbankan Indonesia (API) yang merupakan suatu blueprint mengenai arah dan tatanan perbankan nasional ke depan. dimana salah satu program API adalah mempersyaratkan modal minimum bagi bank umum (termasuk BPD) menjadi Rp 100 miliar dengan CAR minimum 8% selambat-lambatnya pada tahun 2010. Hal lain juga disebabkan karena rata- rata CAR selama periode krisis sampai dengan akhir 2001 hanya mencapai 4% dan sejak awal 2002 bank diwajibkan memenuhi CAR minimal 8%. Kebijakan ini berawal dari kebijakan Bank Dunia (World Bank) yang ditindak-lanjuti oleh Bank Indonesia dengan kebijakan 29 Mei 1993 (Pakmei, 1993). Besarnya CAR minimal 8% tersebut berlaku bagi seluruh bank secara international.
Di sisi lain perubahan kondisi perbankan yang diakibatkan oleh berbagai macam faktor termasuk kondisi ekonomi dan moneter berdampak langsung terhadap kelangsungan hidup perbankan Indonesia yang ditunjukkan dengan semakin besarnya proporsi kredit bermasalah/macet dan semakin rendahnya tingkat likuiditas bank.
Menyebabkan kondisi bank yang semakin
3 sulit untuk meneruskan kegiatan usahanya, bahkan Bank Indonesia tidak mempunyai alternatif lain untuk mengatasi masalah tersebut selain dengan melakukan penutupan usaha bank dengan berbagai macam istilah, seperti: likuidasi, pembekuan operasi (Bank Beku Operasi – BBO), penghentian kliring dan Bank Beku Kegiatan Usaha (BBKU).
Dengan penutupan usaha bank yang dilakukan oleh Bank Indonesia mengakibatkan jumlah bank yang beroperasi menjadi semakin sedikit. Jumlah bank umum pada periode akhir 1996 sejumlah 235 menurun menjadi 215 bank pada akhir 1997 dan pada awal tahun 1999 terdapat 38 bank dilikuidasi, sehingga sampai dengan awal tahun 1999 tinggal sejumlah 177 bank yang beroperasi (Wilopo, 2000). Selama triwulan pertama 1999 juga masih banyak bank lagi yang tidak sehat, sehingga sampai dengan periode April 1999 hanya terdapat 89 bank yang sehat untuk beroperasi.
Kondisi ekonomi membawa dampak pada menurunnya jumlah bank yang beroperasi, bahkan banyak yang masih beroperasi juga menurun kinerjanya, sehingga perlu tindakan-tindakan untuk menyelamatkan dan menyehatkan bank umum. Disamping tindakan atau kebijakan yang ditempuh oleh Bank Indonesia, juga diharapkan adanya kemajuan kinerja bank termasuk didalamnya peningkatan perolehan profitabilitas (Wilopo, 2000).
Menyadari pentingnya kesehatan suatu bank bagi nasabah, maka dirasa perlu untuk melakukan pemeliharaan kesehatan bank yang antara lain mencakup pemeliharan likuiditas sehingga dapat memenuhi kewajiban pada nasabah yang menarik simpanannya sewaktu–waktu. Arti penting itu ditunjukkan oleh berbagai evaluasi pengukuran – penelitian yang dilakukan oleh majalah khusus perbankan maupun penelitian ilmiah akademis. Pada umumnya penelitian perbankan mengacu pada variabel CAMELS yang diproksikan dalam berbagai rasio keuangan perbankan (Indira Januarti, 2002).
Penelitian untuk evaluasi dan pemeringkatan kesehatan bank yang
dilakukan oleh majalah perbankan menggunakan variabel (Investor edisi 101, 27 Mei – 7 Juni 2004) : CAR, NPL, ROA, ROE, NIM, BOPO, LDR, Rasio Tabungan, Rasio Pendapatan Bunga dan Pendapatan Non Bunga Bersih, Pertumbuhan Laba, Pertumbuhan Kredit dan Rasio Utilisasi Kredit.
Alasan dipilihnya Return on Assets (ROA) sebagai proksi kinerja bank adalah bahwa ROA digunakan untuk mengukur efektivitas perusahaan di dalam menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan aktiva yang dimilikinya. ROA merupakan rasio antara laba sesudah pajak terhadap total asset.
Semakin besar ROA menunjukkan kinerja perusahaan semakin baik, karena tingkat kembalian (return) semakin besar (Ang, 1997). ROA juga sudah memperhitungkan hutang perusahaan dan pembayaran dividen, selain itu untuk mendapatkan ROA, laba perusahaan yang digunakan adalah laba bersih artinya ROA juga sudah memperhitungkan biaya bunga dan pajak perusahaan, disamping itu juga didasarkan pada alasan bahwa bagi investor atau pemodal adalah seberapa besar laba bersih yang diperoleh perusahaan, sehingga investor dapat mengharapkan berapa besar tingkat kembalian yang bakal diterima, sehingga ROA sangat bermanfaat bagi investor.
Berdasarkan alasan tersebut ROA dijadikan indikator dari bank performance/kinerja bank dalam penelitian ini, hal tersebut didukung dengan data empiris bahwa perusahaan industri perbankan yang listed di BEI periode 2010 sampai dengan 2013 lebih banyak menggunakan dana dari pihak ketiga (hutang) dalam menjalankan aktivitas operasional daripada modal sendiri (equity) bank.
Atas dasar itulah, maka penulis tertarik untuk meneliti (1) Bagaimana pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap return on Asset (ROA)? ; (2) Bagaimana pengaruh Biaya Operasi Terhadap Pendapatan Operasi (BOPO) terhadap Return on Asset (ROA)? (3) Bagaimana pengaruh Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap Return on Asset (ROA)? ; (4) Bagaimana pengaruh Non Performing Loan
4 (NPL) terhadap Return on Asset (ROA)? Dan (5) Bagaimana pengaruh Pembentukan Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP) terhadap Return on Asset (ROA)?
TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Koch (1997) Kinerja atau kemampuan bank dalam meningkatkan nilai usahanya melalui peningkatan laba, aset dan prospek ke depan sejak tahun 1987 dievaluasi dengan CAMEL (Capital - Asset - Management - Earning and Liquidity).
Namun titik berat evaluasinya tetap mendasarkan pada aspek-aspek : earning atau profitabilitas dan resiko. Aspek profitabilitas diukur dengan ROA, ROE, NIM – Net Interest Margin dan Asset Utilization.
Usaha perbankan, tingkat pendapatan dan kelangsungan usaha dipengaruhi oleh Credit Risk, Liquidity Risk, Interest Risk, Operational Risk Capital or Solvency Risk (Koch, 1997). Liquidity Risk merupakan variasi pendapatan dan modal dikaitkan dengan variasi bank dalam memperoleh dana dan biaya dana (Cost of Money). Interest Risk menunjukkan variasi pendapatan yang terjadi disebabkan oleh variasi tingkat beban bunga. Operational Risk merupakan variasi pendapatan bank berkaitan dengan kebijakan-kebijakan bank yang diukur dengan efisiensi biaya operasi dan pendapatan operasi. Solvency Risk menunjukkan variasi pendapatan dengan tingkat modal dan kecukupannya.
1. Penilaian Kinerja Perbankan
Penilaian kinerja perusahaan dimaksudkan untuk menilai keberhasilan sebagai suatu badan usaha. Khusus untuk perbankan diatur oleh Bank Indonesia, sebagai bank sentral.
Rasio Permodalan (Capital), Kualitas Aktiva Produktif (Assets Quality), Manajemen (Management), Pendapatan (Earning), Likuiditas (Liquidity) telah ditetapkan oleh otoritas moneter di Indonesia, seperti tertuang dalam Surat Keputusan
Direksi BI No. 26/23/KEP/DIR tanggal 29 Mei 1993 tentang Tata Cara Penilaian Tingkat Kesehatan Bank dan Surat Edaran BI No. 26/5/BPPP, tanggal 29 Mei 1993 tentang Tata Cara Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum yang telah diperbaharui melalui Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia No. 30/11/KEP/DIR tanggal 30 April 1997 Tentang : Tata Cara Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum, Surat Edaran Bank Indonesia No. 30/2/UPPB, tanggal 30 April 1997 tentang : Tata cara Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum dan Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia No.30/277/KEP/DIR tanggal 19 Maret 1998 Tentang : Tata Cara Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum.
Permodalan (Capital), Kualitas Aktiva Produktif (Assets Quality), Manajemen (Management), Pendapatan (Earning), Likuiditas (Liquidity) merupakan aspek yang sangat menentukan kinerja suatu bank. Lima (5) aspek kunci penentu tingkat kinerja suatu bank mencakup aspek : (Muljono, 1996) yaitu (1) Permodalan ; (2) Kualitas Aktiva Produktif (KAP) ; (3) Manajemen ; (4) Rentabilitas dan (5) Likuiditas.
Sesuai dengan SK Dir BI No 30 /277/KEP/DIR tanggal 19 Maret 1998 suatu bank dinyatakan sehat apabila memenuhi kriteria CAMEL dan sesuai dengan SE BI No.6/10/PBI/2004 tanggal 12 April 2004, terhitung posisi akhir bulan Desember 2004 suatu bank dinyatakan sehat apabila memenuhi kriteria CAMEL. Dari sisi rasio keuangan kesehatan bank dapat diukur dari rasio permodalan (capital), rasio assets (assets quality), rasio laba (earning), dan rasio likuiditas (liquidity).
2. Kecukupan Modal
Kecukupan modal dalam penelitian ini diproksikan melalui capital adequacy ratio (CAR). CAR diukur dari rasio antara modal sendiri terhadap Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR) (Masyhud Ali, 2004). Sesuai dengan SE BI No. 26/5/BPPP tanggal 29 Mei 1993 besarnya CAR yang
5 harus dicapai oleh suatu bank minimal 8%
sejak akhir tahun 1995, dan sejak akhir tahun 1997 CAR yang harus dicapai minimal 9%.
Tetapi karena kondisi perbankan nasional sejak akhir 1997 terpuruk yang ditandai dengan banyaknya bank yang dilikuidasi, maka sejak Oktober tahun 1998 besarnya CAR diklasifikasikan dalam 3 kelompok.
Klasifikasi bank sejak 1998 dikelompokkan dalam : (1) Bank sehat dengan klasifikasi A, jika memiliki CAR lebih dari 4%, (2) Bank take over atau dalam penyehatan oleh BPPN (Badan Penyehatan Perbankan Nasional) dengan klasifikasi B, jika bank tersebut memiliki CAR antara –25% sampai dengan < dari 4%, (3) Bank Beku Operasi (BBO) dengan klasifikasi C, jika memiliki CAR kurang dari –25%. Bank dengan klasifikasi C inilah yang di likuidasi.
Modal sendiri adalah total modal yang berasal dari bank yang terdiri dari modal disetor, laba tak dibagi dan cadangan yang dibentuk bank. Sedangkan perhitungan besaran Aktiva Tertimbang Menurut Resiko (ATMR) dilakukan dengan menghitung jumlah nilai aktiva tertimbang dimana sebagai faktor penimbang digunakan perkiraan besarnya risiko yang melekat pada masing- masing unsur aktiva bank tersebut.
Dengan demikian, diharapkan bahwa besarnya ATMR dapat dianggap mewakili besarnya resiko yang dihadapi bank tersebut.
Besarnya ATMR diperoleh dengan menjumlahkan aktiva neraca dan aktiva administratif. Aktiva neraca diperoleh dengan cara mengalikan nilai nominal aktiva dengan bobot resiko. Aktiva administratif diperoleh dengan cara mengalikan nilai nominalnya dengan bobot resiko aktiva administratif. Semakin likuid, aktiva resikonya nol dan semakin tidak likuid bobot resikonya 100, sehingga resiko berkisar antara 0% - 100% (Masyhud Ali, 2004).
3. Rasio Likuiditas
Sebagaimana rasio likuiditas yang digunakan dalam perusahaan secara umum juga berlaku bagi perbankan. Namun perbedaannya dalam likuiditas perbankan
tidak diukur dari Acid Test Ratio maupun Current Ratio, tetapi terdapat ukuran khusus yang berlaku untuk menentukan likuiditas bank sesuai dengan peraturan Bank Indonesia.
Rasio likuiditas yang lazim digunakan dalam dunia perbankan yaitu Loan to Deposit Ratio (LDR). Besarnya LDR mengikuti perkembangan kondisi ekonomi Indonesia, sejak akhir tahun 2001 bank dianggap sehat apabila besarnya LDR antara 80% sampai dengan 110% (Masyhud Ali, 2004).
Bank dengan tingkat agresivitas tinggi (tercermin dari angka LDR, diatas 110%) akan mengalami kesulitan likuiditas (Masyhud Ali, 2004). Hal ini didasarkan pada anggapan bahwa loan/pinjaman dinilai sebagai earning asset bank yang kurang atau bahkan sangat tidak likuid. Dengan LDR yang tinggi, dapat diduga cash inflow dari pelunasan pinjaman dan pembayaran bunga dari debitur pada bank menjadi tidak sebanding dengan kebutuhan untuk memenuhi cash outflow penarikan dana giro, tabungan dan deposito yang jatuh tempo dari masyarakat. Dapat diduga dengan LDR yang tinggi, bank secara potensial dapat mengalami kesulitas likuiditas (Masyhud Ali, 2004).
4. Penghapusan Penyisihan Aktiva Produktif (PPAP)
Sejak 1993 sampai dengan 2001, besarnya pembentukan PPAP diklasifikasikan dalam 4 kelompok yaitu : Lancar/Gol.I (PPAP sebesar 0,5%), Kurang Lancar/Gol.II (PPAP sebesar 5%), Diragukan/Gol.III (PPAP sebesar 50%) dan Macet/Gol.IV (PPAP sebesar 100%). Sejak akhir 2001 pembentukan PPAP tersebut dikelompokkan menjadi 5 kelompok yaitu : Lancar/Gol.I (PPAP sebesar 1%, Dalam Perhatian Khusus/Gol II (PPAP sebesar 5%), Kurang Lancar/Gol.III (PPAP sebesar 15%), Diragukan/Gol.IV (PPAP sebesar 50%) dan Macet/Gol.V (PPAP sebesar 100%). Investasi asset dalam bentuk pinjaman yang diberikan (kredit) dinyatakan Lancar apabila penerimaan angsuran pinjaman dan bunga dalam jangka waktu maksimum 30 hari.
Dalam Perhatian Khusus apabila penerimaan angsuran pinjaman dan/ bunga antara 31 hari
6 CAR
BOPO
LDR ROA NPL PPAP
sampai dengan 90 hari. Kurang Lancar apabila penerimaan angsuran pinjaman dan/bunga antara 91 hari sampai dengan 180 hari. Diragukan apabila penerimaan angsuran pinjaman dan/bunga antara 181 hari sampai dengan 270 hari. Macet terjadi jika penerimaan angsuran pinjaman dan/bunga lebih dari 270 hari.
3. Kerangka Pemikiran
Seperti yang dikemukakan oleh Sugiyanto (2002), Januarti (2002) dan Bahtiar Usman (2003), CAR akan mempengaruhi ROA. Bila CAR naik, jumlah dana yang disalurkan meningkat sehingga potensi laba juga naik dan ROA juga naik. Pengaruh BOPO terhadap ROA dikemukakan oleh Sugiyanto (2002) dan Bahtiar Usman (2003), dimana BOPO menunjukkan pengaruh yang negatif artinya semakin kecil BOPO menunjukkan semakin efisien bank dalam menjalankan aktifitas usahanya.
Pengaruh LDR terhadap ROA diteliti oleh Sugiyanto (2002), Januarti (2002) dan Bahtiar Usman (2003), dimana Semakin tinggi LDR maka laba perusahaan semakin meningkat (dengan asumsi bank tersebut mampu menyalurkan kreditnya dengan efektif) sehingga LDR berpengaruh positif terhadap ROA. Pengaruh NPL terhadap ROA menunjukkan pengaruh yang negatif artinya semakin tinggi NPL menunjukkan resiko kredit yang ditanggung bank tinggi sehingga dapat menurunkan pendapatan bank (Bahtiar Usman,2003). Pengaruh PPAP terhadap ROA menunjukkan pengaruh yang negatif artinya
semakin tinggi PPAP akan menurunkan pendapatan bank (Muljono, 1996).
4. Hipotesis.
H1 : CAR berpengaruh positif terhadap Return on Asset (ROA)
H2 : BOPO berpengaruh signifikan negatif terhadap Return on Asset (ROA)
H 3 : LDR berpengaruh positif terhadap Return on Asset (ROA)
H 4 : NPL berpengaruh negatif terhadap Return on Asset (ROA)
H 5 : PPAP berpengaruh negatif terhadap Return on Asset (ROA)
METODE PENELITIAN
1 Tempat dan Waktu Penelitian
Obyek penelitian adalah perusahaan industri perbankan yang sahamnya terdaftar di BEI periode 2010-2013. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang sumber datanya diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory (ICMD 2014) untuk periode pengamatan 2010 s/d 2013 secara tahunan.
2. Disain Penelitian
Berdasarkan tinjauan pustaka, maka kerangka pemikiran yang diajukan pada penelitian ini adalah:
Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Biaya Operasi terhadap Pendapatan Operasi (BOPO), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL), dan pembentukan Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP) Terhadap Bank Performance
7 CAR (X1), BOPO (X2), LDR (X3), NPL (X4) dan PPAP (X5) serta ROA sebagai variable dependennya (Y). Dengan memasukkan model secara bersama-sama (5 variabel independen) maka juga dapat diketahui rasio- rasio mana yang dominan berpengaruh terhadap ROA.
3. Operasional Variabel
1. Variabel Independen
a. Capital Adequacy Ratio (CAR).
Pada penelitian ini CAR dihitung menggunakan rasio antara jumlah modal terhadap aktiva tertimbang menurut resiko (ATMR), Besarnya CAR dirumuskan sebagai berikut : Pengukuran : (Bank Indonesia, 2004)
Modal Sendiri CAR =
ATMR
Modal sendiri merupakan penjumlahan total equity posisi Januari sampai dengan
Desember dibagi 12 (rata-rata total equity).
ATMR merupakan penjumlahan ATMR neraca dan administratif posisi Januari sampai dengan Desember dibagi 12 (rata-rata ATMR).
b. Biaya Operasi dan Pendapatan Operasi (BOPO)
Rasio antara biaya operasi terhadap pendapatan operasi. Biaya operasi merupakan biaya yang dikeluarkan oleh bank dalam rangka menjalankan aktivitas usaha pokoknya (seperti biaya bunga, biaya tenaga kerja, biaya pemasaran dan biaya operasi lainnya). Pendapatan operasi merupakan pendapatan utama bank yaitu pendapatan bunga yang diperoleh dari penempatan dana dalam bentuk kredit dan pendapatan operasi lainnya. Secara matematis BOPO dapat dirumuskan sebagai berikut : Pengukuran : (Bank Indonesia, 2004)
BOPO = Biaya Operasional Pendapatan Operasional
Angka biaya operasional dan pendapatan operasional dihitung per posisi Desember (tidak disetahunkan)
c. Loan to Deposit Ratio (LDR)
LDR merupakan rasio antara jumlah kredit yang diberikan terhadap jumlah total dana yang terhimpun. Besarnya LDR dihitung sebagai berikut : Pengukuran : (Bank Indonesia, 2004)
LDR = Kredit Yang Diberikan Total Dana Terhimpun
Kredit yang diberikan merupakan penjumlahan total kredit posisi Januari sampai dengan Desember dibagi 12 (rata-rata total kredit tidak termasuk kredit kepada bank lain). Total dana terhimpun merupakan penjumlahan total dana posisi Januari sampai dengan Desember dibagi 12 (rata-rata total dana giro, tabungan dan deposito tidak termasuk antar bank).
d. Non Performing Loan (NPL)
Rasio antara kredit bermasalah terhadap kredit yang disalurkan Rasio NPL dapat dihitung sebagai berikut : Pengukuran : (Bank Indonesia, 2004)
NPL = Kredit Bermasalah Kredit yang disalurkan e. Penghapusan Penyisihan Aktiva Produktif (PPAP)
Rasio Pembentukan Penghapusan
Penyisihan Aktiva Produktif dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut : Pengukuran : (Bank Indonesia, 2004)
PPAP = PPAP . Total Aktifa Produktif 2. Variabel Dependen
Return on Assets ( ROA )
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah ROA, dimana ROA adalah rasio
8 yang menilai seberapa tingkat
pengembalian dari asset yang dimiliki.
ROA
dihitung dengan menggunakan rumus : Pengukuran : (Bank Indonesia, 2004) ROA = Net Income After Tax (NIAT) Total Aktifa
NIAT disetahunkan (akumulasi laba per posisi Desember)
Total aktiva merupakan penjumlahan total aktiva posisi Januari sampai dengan Desember dibagi 12 (rata-rata total aktiva).
Secara garis besar definisi operasional variabel digambarkan pada tabel berikut :
3.Populasi, Sampel dan Metode Sampling Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan industri perbankan yang sahamnya terdaftar di BEI sejak 2010-2013.
Sementara jumlah perusahaan yang listed di BEI pada periode tersebut sejumlah 23 bank.
Selanjutnya digunakan metode sensus, dimana seluruh populasi yang ada digunakan sebagai obyek penelitian. Karena jumlah populasi yang terbatas (tidak memenuhi jumlah sampel minimal n=30), maka dalam pengolahan data digunakan metode pooling, dimana “n” yang digunakan perkalian antara jumlah bank (23 bank) dengan periode pengamatannya (4 tahun) sehingga jumlah pengamatan data yang digunakan menjadi 92 pengamatan.
4. Metode Pengumpulan Data.
Metode pengumpulan data yang digunakan terutama dengan cara studi dokumenter dari Indonesian Capital Market Directory (ICMD) periode 2010, 2011, 2012 dan 2013 serta direktori laporan keuangan Bank Indonesia tahun 2014 untuk memperoleh data PPAP.
5. Instrumentasi Variabel Penelitian
Karena data yang digunakan adalah data sekunder, maka untuk menentukan ketepatan model perlu dilakukan pengujian atas beberapa asumsi klasik yang digunakan yaitu : uji normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi yang secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut :
a Normalitas
Tujuan dari uji ini adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variable bebas/variabel terikat kedua-
No Variabel Definisi Pengukuran Skala
Pengukur 1 Capital
(CAR)
Rasio antara modal sendiri
terhadap aktiva tertimbang menurut resiko
Modal Sendiri ATMR
Rasio 2 Asset
(PPAP)
Pembentukan Penghapusan Penyisihan Aktiva Produktif
PPAP Total Aktiva Produktif
Rasio 3 Manajemen
(NPL)
Rasio antara kredit bermasalah terhadap kredit yang disalurkan
Kredit bermasalah Kredit yang tesalurkan
Rasio
4 Earning (BOPO)
Rasio antara biaya operasi terhadap pendapatan operasi
Biaya operasi Pendapatan operasi
Rasio 5 Likuiditas
(LDR)
Rasio antara kredit yang diberikan terhadap total dana
Kredit Total Dana Rasio 6 Kinerja Bank
(ROA)
Rasio antara net income after tax terhadap total asset
NIAT Total Asset
Rasio
9 duanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov satu arah. Hair et al (1998) mengemukakan bahwa normalitas data dapat dilihat dengan uji Kolmogorov Smirnov. Apabila nilai Z statistiknya tidak signifikan maka suatu data disimpulkan terdistribusi secara normal.
b. Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable bebas. Untuk model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variable bebas. Untuk mengetahui adanya multikolinearitas dapat diketahui dengan menganalisis matrik korelasi variabel- variabel bebasnya. Dengan bantuan program SPSS, maka matriks tersebut dapat diketahui dan apabila terdapat korelasi yang tinggi (umumnya diatas 0.9), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas yang serius (Imam Ghozali, 2004). Selain itu juga dapat digunakan dengan melihat besaran VIF (Variance Inflation Factor), apabila besaran VIF mempunyai nilai dibawah 10, maka model regresi tersebut bebas dari multikolinearitas (Imam Ghozali, 2004).
c. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian asumsi ketiga adalah heteroscedasticity untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedatisitas yang dilakukan dengan Glejser-test yang dihitung dengan rumus sebagai berikut : (Gujarati, 1995 : 187).
[ ei ] = β1Xi +vi
Xi : variabel independen yang
diperkirakan mempunyai hubungan erat dengan variance (δi2), dan
Vi : unsur kesalahan.
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidak- samaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan apabila berbeda
disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas.
Heteroskedastisitas terjadi apabila tidak adanya kesamaan deviasi standar nilai variabel dependen pada setiap variabel independen. Bila terjadi gejala heteroskedastisitas akan menimbulkan varians koefisien regresi menjadi minimum dan confidence interval melebar sehingga hasil uji signifikansi statistik tidak valid lagi.
Heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan uji Glejser. Dalam uji Glejser, model regresi linear yang digunakan dalam penelitian ini diregresikan untuk mendapatkan nilai residualnya. Kemudian nilai residual tersebut diabsolutkan dan dilakukan regresi dengan semua variabel independen, bila terdapat variabel independen yang berpengaruh signifikan pada tingkat signifikansi 5 % terhadap residual absolut maka terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi ini.
d. Uji Autokorelasi
Pengujian asumsi ke-empat dalam model regresi linier klasik adalah autocorrelation.
Untuk menguji keberadaan autocorrelation dalam penelitian ini
digunakan metode Durbin-Watson test, dimana angka-angka yang diperlukan dalam metode tersebut adalah dl, du, 4 – dl, dan 4 – du
Tujuan dari uji ini adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Konsekuensi dari adanya autokorelasi dalam suatu model regresi adalah varian sample tidak menggambarkan varians populasinya. Lebih jauh lagi, model regresi yang dihasilkan tidak dapat digunakan untuk menaksir variabel dependen pada nilai variabel independen tertentu.
Untuk mendiagnoisis adanya autokorelasi dalam suatu model regresi dapat dilakukan melalui pengujian terhadap nilai Durbin Watson dengan ketentuan sebagai
10 berikut : (Alfigari, 1997) Kurang dari 1,10 : Ada autokorelasi ; 1,10 hingga 1,54 : Tanpa kesimpulan ; 1,55 hingga 2,46 : Tidak ada autokorelasi ; 2,46 hingga 2,90 : Tanpa kesimpulan ; Lebih dari 2,91 : Ada autokorelasi
f. Metode Analisis dan Pengujian Hipotesis.
Untuk menguji hipotesis tentang kekuatan variabel penentu (independen variabel) terhadap ROA dalam penelitian ini digunakan analisis regresi berganda dengan persamaan kuadrat terkecil (OLS) dengan model dasar sebagai berikut:
ROA = α + β1 CAR + β2 BOPO + β3 LDR + β4 NPL + β5 PPAP + e
dimana
ROA : Return on Asset
CAR : Capital Adequacy Ratio BOPO : Biaya Operasi Terhadap Pendapatan Operasi
LDR : Loan to Deposit Ratio NPL : Non Performing Loan PPAP : Penyisihan Pembentukan Aktiva ProduktifBesarnya konstanta tercermin dalam “α”, dan besarnya koefisien regresi dari masing-masing variabel independen
ditunjukkan dengan β1, β2. β3, β4, dan β5.
Pengujian terhadap hipotesis dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1. Uji signifikansi (pengaruh nyata) variabel independen (Xi) terhadap variabel dependen (Y) baik secara bersama-sama (serentak) maupun secara parsial (individual) dilakukan dengan uji statistik F (F-test) dan uji statistik t (t-test).
a. Uji F-statistik
Uji ini digunakan untuk menguji keberartian pengaruh dari seluruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Hipotesis ini dirumuskan sebagai berikut:
Ha : b1 ,b2 ,b3,b4, b5, > 0, atau Ha : b1 ,b2 ,b3,b4, b5, = 0 maka Ha diterima dan Ho ditolak. Artinya terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari variabel independen (X1 s/d X5) terhadap variabel dependen (Y).
Jika Fhitung > F-tabel (a, k – 1, n – k), maka Ho ditolak dan Ha diterima atau dikatakan signifikan, artinya secara bersama- sama variable bebas (X1 s/d X5) berpengaruh signifikan terhadap variable dependen (Y) = hipotesis diterima. Jika Fhitung < F-tabel (a, k – 1, n – k), maka Ho diterima dan Ha ditolak maka dikatakan tidak signifikan, artinya secara bersama- sama variabel bebas (X1 s/d X5) berpengaruh tidak signifikan terhadap variabel dependen (Y) = hipotesis ditolak
b. Uji t-statistik
Uji keberartian koefisien (bi) dilakukan dengan statistik-t (student-t). Hal ini digunakan untuk menguji koefisien regresi secara parsial dari variabel independennya.
Adapun hipotesis dirumuskan sebagai berikut:
Ha : b1 > 0, atau Ho : b1 = 0 maka Ha diterima dan Ho ditolak. Artinya terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial dari variabel independen (X1 s/d X5) terhadap variabel dependen (Y). Dengan α = 5%
maka untuk menentukan apakah pengaruhnya signifikan atau tidak, dilakukan analisis melalui peluang galatnya (p) dengan criteria sebagai berikut (Sutrisno Hadi, 1994):
ƒ P>0,05 maka dinyatakan non signifikan atau Ho diterima
ƒ 0,05>P>0,01 maka dinyatakan signifikan atau Ho ditolak
ƒ P<0,01 maka dinyatakan sangat signifikan atau Ho ditolak
Jika Thitung > T-tabel (a, k – 1, n – k), maka Ho ditolak dan Ha diterima atau dikatakan signifikan, artinya secara parsial variable bebas (X1) berpengaruh signifikan
11 terhadap variable dependen (Y) = hipotesis diterima
Jika Thitung < T-tabel (a, k – 1, n – k), maka Ho diterima dan Ha ditolak maka dikatakan tidak signifikan, artinya secara parsial variable bebas (X1) berpengaruh tidak signifikan terhadap variabel dependen (Y) = hipotesis ditolak
Jika t-hitung > t-tabel (α, n – k – 1), maka Ho ditolak, dan
Jika t-hitung < t-tabel (α, n – k – 1), maka Ho diterima.
Untuk menguji dominasi variabel
independen (Xi) terhadap variabel dependen (Y) dilakukan dengan melihat pada koefisien beta standar.
Hasil Penelitian
Hasil penelitian ini berasal dari pengolahan data sekunder selama pengamatan kurun waktu 4 tahun yakni berupa laporan keuangan bank umum yang telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Gambaran Obyek Penelitian
Jumlah bank umum yang telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang masuk dalam kategori bank persero, bank umum swasta nasional devisa dan bank umum swasta nasional non devisa berjumlah 23 bank.
Selama periode 2010-2013 bank umum yang selalu menyajikan laporan keuangan per 31 desember 2010-2013 berjumlah 23 bank.
Sehingga sampel yang digunakan dalam penelitian ini sejumlah 23 perusahaan.
Perkembangan CAR di Indonesia menunjukkan perkembangan yang baik dimana rata-rata CAR dari ke 23 bank
yang dijadikan sampel selama 4 tahun (2010-2013) menunjukkan CAR di atas 8%
yaitu 19,56%. Hasil yang sama juga ditunjukkan pada rasio-rasio yang lain (CAR, BOPO, NPL, LDR dan PPAP) menunjukkan hasil yang baik, namun CAR yang terlalu tinggi juga kurang begitu bagus karena modal sendiri bank tidak digunakan secara optimal untuk aktivitas operasionalnya.
Dengan rasio CAR terendah 8,74% dan CAR tertinggi 42,35% pada bank umum yang listed di BEJ periode 2010-2013, data tersebut menunjukkan rentang CAR yang masih terlalu lebar sehingga menunjukkan bahwa tingkat kesehatan bank-bank di Indonesia yang tercermin melalui CAR sangat berbeda bahkan juga dapat dikatakan mempunyai fluktuasi CAR yang tidak konsisten. Sedangkan ROA menunjukkan hasil yang positif yang ditunjukkan dengan rata-rata sebesar
2,1393, hal ini mengindikasikan ROA menunjukkan trend yang meningkat sehingga mempunyai ROA yang positif.
Analisis Deskriptif
Berdasarkan input data Indonesian Capital Market Directory (ICMD 2014) dan Laporan Keuangan Bank Indonesia Tahun 2014 maka dapat dihitung rasio-rasio keuangan bank yang digunakan dalam penelitian ini yang meliputi ROA, CAR, BOPO, NPL, LDR dan PPAP.
Selanjutnya apabila dilihat dari nilai minimum, maksimum, rata-rata (mean) dan standar deviasi (δ) dari masing-masing variabel penelitian dapat dilihat pada tabel 4.1 berikut ini:
Tabel 4.1
Perhitungan Minimum, Maksimum, Mean dan Standar Deviasi Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std.
Deviation CAR
BOPO LDR NPL PPAP ROA Valid N (listwise)
92 92 92 92 92 92 92
8,74 59,38 15,00 ,09 ,00 ,01
42,35 191,98 106,00 7,72 1,87 29,73
19,5612 92,8776 51,4891 2,7200
,6980 2,1393
8,58776 17,09156 22,23328 1,78430
,46801 3,49988
Sumber: Output SPSS versi 21.0
12 Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.1 tersebut nampak bahwa dari 23 perusahaan sampel dengan menggunakan metode pooled dimana 23 perusahaan dikalikan periode tahun pengamatan (4 tahun), sehingga sampel dalam penelitian ini menjadi 23 x 4 = 92 observasi, variabel CAR mempunyai nilai rata-rata (mean) sebesar 19,56 dengan standar deviasi (SD) sebesar 8,58776; dimana nilai SD ini lebih kecil daripada rata-rata CAR. Hasil yang sama juga terjadi pada 5 (lima) variabel lainnya yaitu, ROA, BOPO, NPL, LDR dan PPAP, dengan hasil tersebut menunjukkan bahwa data variabel ROA, CAR, BOPO, NPL, LDR dan PPAP menunjukkan hasil yang baik, hal tersebut dikarenakan standar deviasi yang mencerminkan penyimpangan dari data variabel tersebut (ROA, CAR, BOPO, NPL,
LDR dan PPAP) lebih kecil dari rata- ratanya.
Analisis Data dan Pengujian Hipotesis Sebelum dilakukan pengujian hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini perlu dilakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu yang meliputi: normalitas data, multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi yang dilakukan sebagai berikut:
Normalitas Data
Untuk menentukan data dengan uji Kolmogorov-Smirnov, nilai signifikansi harus diatas 0,05 atau 5% (Imam Ghozali, 2002). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 4.2 berikut:
Tabel 4.2 Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
CAR BOPO LDR NPL PPAP ROA
N
Normal Parame,ter Mean 1 Std. Deviation 8
Most Extreme Absolute Differences Positive
Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp.
Sig. (2-tailed)
92 91,5612
,58776 ,127 ,127 -,104 1,219
,102
92 92,8776 7,09156
,136 ,136 -,134
1,264 ,091
92 51,4891 2,23328 ,063 ,063 -,061
,605 ,857
92 2,7200 1,78430
,106 ,106 -,070 1,012 ,257
92 ,6980
,46801 ,103 ,103 -,074
,991 ,280
92 2,1393 3,49988
,140 ,140 -,137 1,397 ,067
a.Test distribution is Normal. b.Calculated from data.
Sumber: Output SPSS versi 21.0
Berdasar hasil pada tabel 4.2 tersebut nampak bahwa semua variabel (ROA, CAR, BOPO, NPL, LDR dan PPAP) menunjukkan data yang terdistribusi normal (0,067, 0,102, 0,091, 0,326, 0,257, dan 0,280) dimana nilai signifikansi kolmogorov smirnov lebih besar dari 0,05.
Multikolinearitas
Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas antar variabel independen digunakan variance inflation factor (VIF). Berdasar hasil penelitian pada output SPSS versi 21.0, maka besarnya VIF dari masing- masing variabel independen dapat dilihat pada tabel 4.3 sebagai berikut:
13
Tabel 4.3 Hasil Perhitungan VIF Coefisient
a. Dependent Variable: ROA Sumber: Output SPSS versi 21.0 Berdasarkan Tabel 4.3 tidak terdapat variabel
independen yang mempunyai nilai VIF > 10, artinya kelima variabel independen tersebut tidak terdapat hubungan multikolinieritas dan dapat digunakan untuk memprediksi perubahan laba bersih setelah pajak selama periode pengamatan (2010-2013).
Heteroskedastisitas
Uji Glejser test digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas. Glejser menyarankan untuk meregresi nilai absolut
dari ei terhadap variabel X (variabel bebas) yang diperkirakan mempunyai hubungan yang erat dengan δi2 dengan menggunakan rumus perhitungan sebagai berikut:
[ei] = β1 Xi + vI dimana:
[ei] merupakan penyimpangan residual; dan Xi merupakan variabel bebas.
Berdasar output SPSS versi 21.0 maka hasil uji heteroskedastisitas dapat ditunjukkan dalam tabel 4.4 berikut:
Tabel 4.4 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) CAR BOPO LDR NPL PPAP
-,559 ,025 ,009 -,004 ,153 -,040
,629 ,104 ,005 ,004 ,097 ,171
,258 ,175 -,099 ,321 -,022
-,889 ,244 1,763 -,937 1,578 -,235
,377 ,782 ,081 ,351 ,160 ,815 a. Dependent Variable: RES
Sumber: Output SPSS versi 21.0
Berdasarkan hasil yang ditunjukkan dalam tabel 4.4 tersebut nampak bahwa semua variabel bebas menunjukkan hasil yang tidak signifikan, sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel bebas tersebut tidak terjadi heteroskedastisitas dalam varian kesalahan.
Uji Autokorelasi
Penyimpangan autokorelasi dalam penelitian diuji dengan uji Durbin- Watson (DW-test).
Hasil regresi dengan level of significance 0.05 (α= 0.05) dengan sejumlah variabel independen (k = 5) dan banyaknya data (n = 92). Berdasarkan output SPSS 21.0, maka hasil uji autokorelasi dapat ditunjukkan pada tabel 4.5 sebagai berikut:
Model
Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 CAR
BOPO LDR NPL PPAP
0,792 0,896 0,793 0,908 0,993
1,262 1,116 1,261 1,101 1,007
14
Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-W atson
1 ,622a ,387 ,351 1,29192 2,192
a. Predictors: (Constant), PPAP, NPL, LDR, BOPO, CAR b. Dependent Variable: ROA
Sumber: Output SPSS versi 21.0 Berdasar hasil hitung Durbin Watson sebesar 2,192; sedangkan dalam tabel DW untuk
“k”=5 dan N=92 besarnya DW-tabel: dl (batas luar) = 1,34; du (batas dalam) = 1,77; 4 – du = 2,23; dan 4 – dl = 2,66
maka dari perhitungan disimpulkan bahwa DW-test terletak pada daerah no auto correlation artinya dalam penelitian ini tidak terjadi autokorelasi. Hal ini dapat dilihat pada gambar 4.1 sebagai berikut:
Gambar 4.1 Hasil Uji Durbin Watson
Positive autocorrelation
indication no-auto correlation
indication negative
autocorrelation
0 dl
1,34
du 1,77
DW 2,192
4-du 2,23
4-dl
2,66 4
Pembahasan
Dari hasil perhitungan diperoleh nilai F sebesar 10,843 dan nilai signifikansi sebesar 0,0001. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 5% maka hipotesis diterima dan terdapat pengaruh yang signifikan variabel CAR, BOPO, NPL, LDR dan PPAP secara bersama-sama terhadap variabel ROA. Hal ini mengindikasikan bahwa ada pengaruh antara kelima variabel independen tersebut secara bersama-sama terhadap ROA artinya besar kecilnya kelima rasio tersebut secara bersama-sama mempengaruhi ROA.
Nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0,351 atau 35,1% hal ini berarti 35,1%
variasi ROA yang bisa dijelaskan oleh variasi dari kelima variabel bebas yaitu CAR, BOPO, NPL, LDR dan PPAP sedangkan sisanya sebesar 64,9% dijelaskan oleh sebab-sebab lain diluar model.
Besarnya koefisien determinasi yang sangat kecil (35,1%) dalam penelitian ini sangat dimungkinkan karena ROA tidak hanya
dipengaruhi oleh faktor fundamental yang diwakili oleh kelima rasio tersebut, namun ROA juga dipengaruhi variabel makro ekonomi seperti:kurs, inflasi dan faktor makro lainnya. Sementara itu secara parsial pengaruh dari kelima variabel independen tersebut terhadap ROA ditunjukkan pada tabel 4.8 sebagai berikut:
Dari tabel 4.8 maka dapat disusun persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
ROA = 2,790 + 0,078 CAR – 0,040 BOPO + 0,021 LDR + e
Dari hasil persamaan regresi linier berganda tersebut diatas dapat dilihat nilai konstanta sebesar 2,790, hal ini mengindikasikan bahwa ROA mempunyai nilai sebesar 2,790 apabila variabel independen lainnya (CAR, BOPO, NPL, LDR dan PPAP) dianggap konstan, namun konstanta tidak menunjukkan hasil yang signifikan. Untuk melihat besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependennya dapat dilihat dari nilai
15 beta unstandardized coefficient Sedangkan untuk melihat dominasi variabel independen terhadap variabel dependennya tercermin dalam beta standardized coefficient. Hasil pengujian masing-masing variabel independen terhadap variabel dependennya dapat dianalisis sebagai berikut:
1. Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) Dari hasil perhitungan uji secara partial diperoleh nilai t hitung sebesar (4,380) dan nilai signifikansi sebesar 0,0001.
Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 5%
maka hipotesis diterima berarti terdapat pengaruh signifikan antara variabel CAR dengan ROA, dimana bila terjadi kenaikan CAR maka ROA akan semakin tinggi pula, hal ini terjadi karena kondisi bank umum yang beroperasi di Indonesia mulai membaik akibat krisis ekonomi yang terjadi.
Kecukupan modal bank yang digunakan untuk aktivitas operasionalnya mampu menghasilkan laba yang tinggi. Bagi manajer industri perbankan perlu memperhatikan CAR karena dengan manajemen permodalan yang baik dengan memanfaatkan secara optimal modal sendiri mampu meningkatkan tingkat keuntungan perusahaan yang tercermin dalam ROA.
CAR yang tinggi menunjukkan bank mempunyai kecukupan modal yang tinggi, dengan permodalan yang tinggi bank dapat leluasa untuk menempatkan dananya kedalam investasi yang menguntungkan, hal tersebut mampu meningkatkan kepercayaan nasabah karena kemungkinan bank memperoleh laba sangat tinggi dan kemungkinan bank tersebut terlikuidasi juga kecil. Sehingga CAR berpengaruh positif terhadap ROA, artinya semakin tinggi kecukupan modal bank maka semakin tinggi laba bank sehingga ROA juga meningkat. Hasil penelitian ini tidak mendukung penelitian yang dilakukan oleh Bahtiar Usman (2003) yang menunjukkan pengaruh negatif antara CAR terhadap pertumbuhan laba.
2. Variabel BOPO
Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar (-4,812)
dengan nilai signifikansi sebesar 0,0001.
Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 5% maka hipotesis diterima berarti ada pengaruh signifikan antara variabel BOPO dengan ROA. Nilai negatif yang ditunjukkan BOPO sesuai dengan teori yang mendasarinya bahwa semakin kecil BOPO menunjukkan semakin efisien bank dalam menjalankan aktifitas usahanya.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Usman (2003) yang menunjukkan hasil semakin kecil BOPO menunjukkan laba periode berikutnya semakin besar dikarenakan BOPO yang rendah menunjukkan biaya operasi yang lebih kecil dari pendapatan operasinya.
3. Variabel Loan to Deposit Ratio (LDR) Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar (2,838) dengan nilai signifikansi sebesar 0,006.
Karena nilai signifikansi lebih besar dari 5% maka hipotesis diterima berarti ada pengaruh signifikan antara variabel LDR dengan ROA. Nilai positif yang ditunjukkan LDR menunjukkan bahwa semakin tinggi LDR menunjukkan semakin riskan kondisi likuiditas bank, sebaliknya semakin rendah LDR menunjukkan kurangnya efektivitas bank dalam menyalurkan kredit. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Usman (2003) yang menunjukkan bahwa LDR mampu memprediksi ROA.
4. Variabel Non Performing Loan (NPL) Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar (–0,149) dengan nilai signifikansi sebesar 0,882.
Karena nilai signifikansi lebih besar dari 5% maka hipotesis ditolak berarti tidak ada pengaruh signifikan antara variabel NPL dengan ROA. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa resiko usaha bank yang tercermin dalam NPL tidak berpengaruh terhadap ROA, dimana dapat dilihat dari banyaknya NPL bank yang rendah, hal ini sangat dimungkinkan karena proporsi kredit
16 bermasalah pada bank umum di Indonesia tidak begitu besar sehingga tidak mempengaruhi ROA. Hasil penelitian ini mendukung penelitian Bahtiar Usman (2003) yang menyebutkan bahwa NPL tidak berpengaruh signifikan terhadap perubahan laba bank.
5. Variabel PPAP
Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar (-,0,351) dengan nilai signifikansi sebesar 0,727.
Karena nilai signifikansi lebih besar dari 5%
maka hipotesis ditolak berarti tidak ada pengaruh signifikan antara variabel PPAP dengan ROA. Artinya ROA tidak dipengaruhi oleh Pembentukan PPAP yang merupakan salah satu ukuran terhadap besarnya cadangan kemungkinan tidak tertagihnya (tidak terealisasikannya penempatan dana). Hal tersebut dikarenakan kemungkinan tidak tertagihnya dana yang ditanamkan relatif kecil jadi besarnya PPAP tidak berpengaruh terhadap besarnya ROA.
4.3 Implikasi Manajerial
Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa hanya CAR, BOPO dan LDR yang berpengaruh signifikan terhadap ROA bank yang listed di BEI periode 2010–2013. Sisi positif dari hasil penelitian ini adalah mempertegas hasil penelitian sebelumnya (Usman, 2003) yang menyebutkan variabel CAR, BOPO dan LDR dapat digunakan untuk meningkatkan ROA. Dimana hasil penelitian ini menegaskan bahwa variabel ROA, BOPO dan LDR mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap ROA. BOPO merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap ROA yang ditunjukkan dengan besarnya nilai dari beta standar sebesar - 0,429. Berdasar hasil analisis tersebut mengindikasikan bahwa manajemen bank perlu memperhatikan BOPO, CAR dan LDR, karena BOPO merupakan variabel yang paling dominan dan konsisten dalam mempengaruhi ROA, artinya efisiensi biaya pada aktivitas operasional bank mampu
meningkatkan ROA. Implikasi bagi nasabah bank agar lebih memperhatikan efisiensi dari manajemen bank dalam menjalankan aktivitas operasionalnya karena biaya operasi yang rendah dan pendapatan operasi yang tinggi mampu meningkatkan ROA, hal tersebut mampu memperkuat likuiditas bank.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dikemukakan pada bab 4, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: dari enam hipotesis yang diajukan terdapat 4 hipotesis yang dapat diterima yaitu hipotesis 1,2, 3 dan 6.
1. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 1 menunjukan bahwa secara partial variabel CAR berpengaruh signifikan terhadap variabel ROA.
Sehingga hipotesis 1 terbukti
2. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 2 menunjukan bahwa secara partial variabel BOPO berpengaruh signifikan terhadap variabel ROA. Sehingga hipotesis 2 terbukti.
3. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 3 menunjukan bahwa secara partial variabel LDR berpengaruh signifikan terhadap variabel ROA.
Sehingga hipotesis 3 terbukti.
4. Berdasar hasil pengujian hipotesis 4 menunjukan bahwa secara partial variabel NPL tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel ROA. Sehingga hipotesis 4 tidak terbukti.
5. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 5 menunjukan bahwa secara partial variabel PPAP tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel ROA. Sehingga hipotesis 5 tidak terbukti.
6. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis 6 menunjukan bahwa secara simultan variabel CAR, BOPO, NPL, LDR dan PPAP berpengaruh signifikan terhadap variabel ROA. Sehingga hipotesis 6 terbukti..
Saran
Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa hanya CAR, BOPO dan LDR yang berpengaruh signifikan terhadap ROA bank yang listed di BEJ periode 2010–2013. Sisi positif dari hasil penelitian ini adalah mempertegas hasil penelitian sebelumnya
17 (Usman, 2003) yang menyebutkan variabel CAR, BOPO dan LDR dapat digunakan untuk meningkatkan ROA. Dimana hasil penelitian ini menegaskan bahwa variabel ROA, BOPO dan LDR mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap ROA. BOPO merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap ROA yang ditunjukkan dengan besarnya nilai dari beta standar sebesar - 0,429. Berdasar hasil analisis tersebut mengindikasikan bahwa manajemen bank perlu memperhatikan BOPO, CAR dan LDR, karena BOPO merupakan variabel yang paling dominan dan konsisten dalam mempengaruhi ROA, artinya efisiensi biaya pada aktivitas operasional bank mampu meningkatkan ROA. Implikasi bagi nasabah bank agar lebih memperhatikan efisiensi dari manajemen bank dalam menjalankan aktivitas operasionalnya karena biaya operasi yang rendah dan pendapatan operasi yang tinggi mampu meningkatkan ROA, hal tersebut mampu memperkuat likuiditas bank.
Dengan kemampuan prediksi sebesar 35,1% yang ditunjukkan pada nilai R2 yang mengindikasikan perlunya variabel- variabel keuangan bank yang yang lain yang belum dimasukkan sebagai variabel independen yang mempengaruhi ROA seperti rasio kualitas aktiva produktif, dan Dividend to Net Income (DIV/NI), juga perlu memperluas obyek penelitian pada seluruh bank umum yang beroperasi di Indonesia karena dengan obyek penelitian yang lebih banyak diharapkan mendapatkan hasil penelitian yang lebih baik
Daftar Pustaka
Algifari (1997). Analisis regresi teori, kasus, dan solusi. Edisi 1.
Yogyakarta : BPFE Universitas Gajah Mada.
Agus Suyono, (2005), “Analisis Rasio- Rasio Bank Yang Berpengaruh Terhadap Return On Asset,”Tesis UNDIP Tidak Dipublikasikan.
Bahtiar Usman, (2003), “Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Pada Bank-Bank di Indonesia,” Media Riset Bisnis dan
Manajemen, Vol.3, No.1, April, 2003, pp.59-74
Dahlan Siamat, (1995) Manajemen Bank Umum, Inter Media – Jakarta
Farid Harianto dan Siswanto Sudomo, (1998), Perangkat dan Teknik Analisis
Investasi di Pasar Modal Indonesia, PT. Bursa Efek Jakarta, Jakarta.
FX. Sugiyanto, Prasetiono dan Teddy Hariyanto 2002, “Manfaat Indikator- Indikator Keuangan Dalam Pembentukan Model Prediksi Kondisi Kesehatan Perbankan”. Jurnal Bisnis Strategi, Vol. 10, Hal. 11-23.
Imam Ghozali (2004), Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.
Jogiyanto. 1998. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. BPFE UGM:
Yogyakarta.
Komang Darmawan, (2004), “Analisis Rasio-Rasio Bank,” Info Bank, Juli, 18-21
Laurence A Manullang, 2002, “Analisis Pengaruh Rentabilitas terhadap kecukupan Modal Pada Bank Tabungan Pensiunan Nasional,”
Media Riset Bisnis dan Manajemen, Vol. 2, No.1, 2002,pp.26-47
Masyhud Ali, (2004), Asset Liability Management: Manyiasati Risiko Pasar dan Risiko Operasional, PT.
Gramedia Jakarta
Singgih Santoso. (1999).“ SPSS (Statistical Product and Service Solutions)”. Penerbit PT Elex Media Komputindo-Kelompok Gramedia.
Jakarta.
Wilopo, 2000, “Prediksi Kebangkrutan Bank”. Simposium Nasional Akuntansi- Ikatan Akuntan Indonesia, 2000, hal. 44-64.
Zaenal Abidin Hamid. (2004). Analisis Pengaruh Kualitas Aktiva
18 Produktif Terhadap Pencapaian Laba Bank, Tesis UNDIP yang tidak dipublikasikan
API, Terapi Menuju Bank Sehat dan Kuat (BEI NEWS Edisi 19 Tahun V, Maret-April 2004)
Malayu, H, 2004. Dasar-Dasar Perbankan.
Edisi 3. Jakarta: PT Bumi Aksara.
Manullang, Laurence, A, 2002,
“Analisis Pengaruh Rentabilitas t erhadap Rasio Kecukupan Modal Pada Bank Tabungan Pensiunan Nasional,” Media Riset Bisnis dan Manajemen, Vol. 2, No. 1, pp. 26 – 47 Mohd, Mahmoud, A; et al. 1998, “The
Impact Of Ownership Structure Of Corporate Debt Policy: A time Series Cross Sectional Analysis”, The Finance Review, Vol 33, h. 85- 98.
Muljono, Teguh, Pudjo ,1999, Analisa Laporan Keuangan Untuk Perbankan. Edisi Revisi 199, Cetakan 6, Jakarta.
Sekar, Mayangsari, 2001, “Analisis Faktor- faktor yang mempengaruhi Keputusan Pendanaan Perusahaan: Pengujian Pecking Order Hypothesis”, Media Riset Akuntansi, Auditing Dan Informasi, Vol 1, No. 3: 1-26.
Titman, S; R, Wessels, 1988, “The Determinants Of Capital Choice,”
Journal Of Finance 43, Hal 1-19.
Wahidahwati, 2002, "Pengaruh Kepernilikan Manajerial Dan Kepernilikan Institnsional Pada Kebijakan Modal Perusahaan: Sebuah Perspektif Theory Agency". Jurnal Riset Akuntansi Indonesia, Vol5, No. I, Januari: 1-16.
